Hugging Face 详解 RLHF：从预训练到奖励模型再到强化学习微调

Hugging Face 解析 RLHF 流程，涵盖预训练语言模型、基于人类偏好训练奖励模型及强化学习微调三个核心步骤。该方法通过标量奖励将人类反馈转化为损失函数以优化模型，成功应用于 ChatGPT 等系统。文中对比了 OpenAI InstructGPT、Anthropic 及 DeepMind Gopher 在参数规模与数据生成策略上的差异。